基于颜色特征相似度判别的肿瘤图像检索研究

给出医学图像检索的工作流程,分析并选择颜色特征作为医学图像检索的重要依据。经过颜色空间选择、颜色空间转换、颜色量化和颜色特征提取完成医学图像特征抽取,设计了基于欧式距离、加权欧式距离和直方图相交的相似度判别算法。实验结果表明,检索单幅图像的处理时间不超过0.432s;从平均值角度考虑,正常图像的召回率优于其它类别图像;正常图像检索的准确率高于癌变图像检索的准确率。     

浅析橡胶坝高度远程监测的实现方法

随着水利信息化的日益成熟,越来越多的水利项目在建设中都实现了相关数据的远程监测及电气设备的远程控制功能.水利项目中常见的数据监测主要包括流量、水位、温度、压力等,但是随着近几年橡胶坝工程的建设,很多工艺需求提出要实现橡胶坝高度的远程监测,实现值班人员远程监测橡胶坝的高度变化.本文主要讨论一下橡胶坝高度监测的一些实现方法,并结合工程实例论述不同测量方式的工作原理及实际作用.     

特殊一阶动态电路的能量分析

对动态电路进行分析时,不可盲目使用换路定律。本文通过对电路问题的实例分析,进一步强调换路定律的适用条件及能量守恒定律在电路分析中的作用,特别是在过渡过程中电路能量的转移和平衡问题。     

基于频谱图分析的PSF自动获取方法

运动模糊图像恢复讨论的是对运动物体所拍摄的模糊图像进行精确恢复,恢复的关键在于精确获取点扩展函数的参数。本文提出了一种点扩展函数自动获取方法,该方法通过计算机分析运动模糊图像频谱图,能够自动获取点扩展函数的运动方向和模糊长度,避免了人机交互的繁琐和不准确。通过实验仿真并与其他点扩展函数的参数获取方法做比较,验证了该方法的准确性和实用性。     

基于UG的冲裁模标准件库的开发

通过对UG软件提供的各种二次开发工具的研究。综合运用UG/OpenMenuScript、UG/OpenUIStyler、UG/OpenAPI和Vi-sualC 6.0等UG二次开发工具,建立了一套冲裁模标准件库。该标准件库与UG的集成环境有机地结合在一起,界面友好,具有良好的可扩充性和可移植性。     

中国石油天然气运输公司车辆GPS监控系统

石油、天然气行业的运输属于高危产业链的一个环节,国内外很多相关企业都对之处以特殊对待,既要保证高效完成生产、运输任务,又要做到安全生产与工作。在这一块,我国也在不断努力中,当应急指挥系统如日中天之时,我们也开始将高科技安全生产管理技术应用到高危行业中来,本文正是基于中国石油天然气运输公司车辆GPS监控系统项目方案给该所处公司所带来的生产、管理、效益方面的良性改变,给大家做一番展示。     

Q345B热轧钢板横裂缺陷产生原因分析及控制

昆钢Q345B热轧钢板短期内批量出现表面横裂缺陷,横裂缺陷在钢板表面的分布规律、缺陷特征、金相组织分析及轧制工艺过程跟踪调查表明,昆钢热轧钢板横裂缺陷是因轧制过程轧辊冷却水泄漏造成局部温度低,导致轧制变形不均匀造成的。对此采取合理控制措施,使Q345B热轧钢板横裂缺陷得到有效控制。     

如何规避建筑材料价格波动对工程造价的影响

建筑企业由于不可能一次性投入所有的原材料满足以后生产的需求,由此,建筑材料价格波动对工程造价产生很大的影响。而建筑材料成本在建设项目中的比重一般为60%以上,其中钢材作为建筑业的重要材料,价格走势更是变化无常。因此,研究如何控制建筑材料的成本不可避免的成为建设项目投资管理的重点。     

相关性视觉对抗贝叶斯个性化排序推荐模型

传统推荐模型存在“数据稀疏”问题，且异构特征间深层语义未有效挖掘。提出相关性视觉对抗贝叶斯个性化排序（Correlation Visual Adversarial Bayesian Personalized Ranking, CVABPR）推荐模型。首先，基于原始MovieLens数据集，在IMDB爬取对应电影海报图像，构建全新多模态数据集：MovieLens-100k-WMI和MovieLens-1M-WMI。其次，基于SENet模型提取一组具有互补性的异构图像特征，准确描述电影海报图像。然后，改进聚类典型相关性分析模型，深入挖掘异构SENet特征间的聚类典型相关性。基于该相关性优化视觉贝叶斯个性化排序模型，以精准刻画待推荐项目。最后，在模型中主动加入扰动因子，通过对抗学习来增强视觉特征鲁棒性，使推荐模型更稳定，从而生成高质量个性化推荐结果。为验证CVABPR模型，在新的多模态数据集上完成全部实验。实验结果表明：CVABPR模型在这两个数据集上都有效。在MovieLens-100k-WMI数据集上，其推荐的均值平均精度（Mean Average Precision, MAP）指标较最强基线提升3.802%；在MovieLens-1M-WMI数据集上，其推荐的MAP指标较最强基线提升4.609%。CVABPR模型优于主流基线。消融分析实验表明：相比改进的聚类典型相关性分析模型，对抗学习在推荐中发挥更重要作用。此外，在数据稀疏度更高的MovieLens-1M-WMI数据集上，CVABPR模型能获得更大幅度性能提升，“数据稀疏”问题得到有效缓解，且异构特征间的深层语义也得以充分利用，CVABPR模型具备较高应用价值。